Comorbidities and treatment outcomes in multidrug resistant tuberculosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the impact of comorbidities on multidrug resistant (MDR) and extensively drug resistant (XDR) tuberculosis (TB) treatment outcomes. We aimed to examine the effect of human immunodeficiency virus (HIV), diabetes, chronic kidney disease (CKD), alcohol misuse, and smoking on MDR/XDRTB treatment outcomes. We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Registrar and Cochrane Database of Systematic Reviews as per PRISMA guidelines. Eligible studies were identified and treatment outcome data were extracted. We performed a meta-analysis to generate a pooled relative risk (RR) for unsuccessful outcome in MDR/XDRTB treatment by co-morbidity. From 2457 studies identified, 48 reported on 18,257 participants, which were included in the final analysis. Median study population was 235 (range 60-1768). Pooled RR of unsuccessful outcome was higher in people living with HIV (RR = 1.41 [95%CI: 1.15-1.73]) and in people with alcohol misuse (RR = 1.45 [95%CI: 1.21-1.74]). Outcomes were similar in people with diabetes or in people that smoked. Data was insufficient to examine outcomes in exclusive XDRTB or CKD cohorts. In this systematic review and meta-analysis, alcohol misuse and HIV were associated with higher pooled OR of an unsuccessful outcome in MDR/XDRTB treatment. Further research is required to understand the role of comorbidities in driving unsuccessful treatment outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».